論文の概要: Can ChatGPT Pass An Introductory Level Functional Language Programming
Course?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02230v1
- Date: Sat, 29 Apr 2023 20:30:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-04 14:07:10.642698
- Title: Can ChatGPT Pass An Introductory Level Functional Language Programming
Course?
- Title(参考訳): ChatGPTは入門レベルの関数型言語プログラミングコースをパスできるか?
- Authors: Chuqin Geng, Zhang Yihan, Brigitte Pientka, Xujie Si
- Abstract要約: 本稿では,ChatGPTが導入レベルの関数型言語プログラミングコースでどの程度うまく機能するかを検討することを目的とする。
総合的な評価は、ChatGPTが学生とインストラクターの両方に与える影響についての貴重な洞察を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9212368803706577
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent introduction of ChatGPT has drawn significant attention from both
industry and academia due to its impressive capabilities in solving a diverse
range of tasks, including language translation, text summarization, and
computer programming. Its capability for writing, modifying, and even
correcting code together with its ease of use and access is already
dramatically impacting computer science education. This paper aims to explore
how well ChatGPT can perform in an introductory-level functional language
programming course. In our systematic evaluation, we treated ChatGPT as one of
our students and demonstrated that it can achieve a grade B- and its rank in
the class is 155 out of 314 students overall. Our comprehensive evaluation
provides valuable insights into ChatGPT's impact from both student and
instructor perspectives. Additionally, we identify several potential benefits
that ChatGPT can offer to both groups. Overall, we believe that this study
significantly clarifies and advances our understanding of ChatGPT's
capabilities and potential impact on computer science education.
- Abstract(参考訳): chatgptの最近の導入は、言語翻訳、テキスト要約、コンピュータプログラミングなど、さまざまなタスクを解決できるという印象的な能力によって、業界とアカデミアの両方から大きな注目を集めている。
コードを書き、修正し、修正する能力と使いやすさ、アクセス性は、すでにコンピュータサイエンス教育に劇的に影響を与えています。
本稿では,ChatGPTが導入レベルの関数型言語プログラミングコースでどのように機能するかを検討する。
システム評価では,chatgptを学生の1人として扱い,b級の成績が得られ,全学生314名中155名であることを示した。
総合的な評価は、ChatGPTが学生とインストラクターの両方に与える影響についての貴重な洞察を提供する。
さらに、ChatGPTが両グループに提供できる潜在的なメリットをいくつか挙げる。
全体として、この研究はChatGPTの能力と潜在的なコンピュータサイエンス教育への影響についての理解を深めるものであると信じている。
関連論文リスト
- Enhancing Programming Education with ChatGPT: A Case Study on Student Perceptions and Interactions in a Python Course [7.182952031323369]
本稿では,8週間にわたる1年生向けのPythonプログラミングコースにおいて,ChatGPTが学習に与える影響について検討する。
調査,オープンエンド質問,学生-ChatGPTダイアログデータからの回答を分析して,ChatGPTの有用性を総合的に把握することを目的とする。
本研究は,ChatGPTに対する肯定的な反応を明らかにし,プログラミング教育経験の向上におけるChatGPTの役割について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T15:47:28Z) - Integrating ChatGPT in a Computer Science Course: Students Perceptions
and Suggestions [0.0]
本経験報告では,ChatGPTをコンピュータサイエンス科目に統合するための学生の認識と提案について考察する。
計算機科学科目では,ChatGPTを用いて慎重にバランスをとることが重要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T10:48:34Z) - Can ChatGPT Play the Role of a Teaching Assistant in an Introductory
Programming Course? [1.8197265299982013]
本稿では,LLM である ChatGPT をプログラミング入門コースで仮想指導アシスタント (TA) として活用する可能性について検討する。
本研究は,ChatGPTの性能をヒトTAの機能と比較することにより評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-12T15:06:44Z) - Exploring ChatGPT's Capabilities on Vulnerability Management [56.4403395100589]
我々は、70,346のサンプルを含む大規模なデータセットを用いて、完全な脆弱性管理プロセスを含む6つのタスクでChatGPTの機能を探求する。
注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。
以上の結果から,ChatGPTが抱える障害が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-11T11:01:13Z) - Uncovering the Potential of ChatGPT for Discourse Analysis in Dialogue:
An Empirical Study [51.079100495163736]
本稿では、トピックセグメンテーションと談話解析という2つの談話分析タスクにおけるChatGPTの性能を体系的に検証する。
ChatGPTは、一般的なドメイン間会話においてトピック構造を特定する能力を示すが、特定のドメイン間会話ではかなり困難である。
我々のより深い調査は、ChatGPTは人間のアノテーションよりも合理的なトピック構造を提供するが、階層的なレトリック構造を線形に解析することしかできないことを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-15T07:14:41Z) - InternGPT: Solving Vision-Centric Tasks by Interacting with ChatGPT
Beyond Language [82.92236977726655]
InternGPTは textbfinteraction, textbfnonverbal, textbfchatbot の略である。
InternGPT(iGPT)という対話型視覚フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-09T17:58:34Z) - ChatGPT in the Classroom: An Analysis of Its Strengths and Weaknesses
for Solving Undergraduate Computer Science Questions [5.962828109329824]
ChatGPTはOpenAIが開発したAI言語モデルである。
学生がChatGPTを活用すれば、家庭での課題や試験を完了し、真に知識を得ることなく良い成績を得られるのではないか、という懸念がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T17:26:32Z) - ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large
Language Models in Multilingual Learning [70.57126720079971]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーとして登場した。
本稿では,高,中,低,低リソースの37言語を対象として,ChatGPTを7つのタスクで評価する。
従来のモデルと比較すると,様々なNLPタスクや言語に対するChatGPTの性能は低下していた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-12T05:08:52Z) - Towards Making the Most of ChatGPT for Machine Translation [75.576405098545]
ChatGPTは機械翻訳(MT)の優れた機能を示す
いくつかの先行研究により、ハイソース言語の商用システムと同等の結果が得られることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T03:35:21Z) - On the Educational Impact of ChatGPT: Is Artificial Intelligence Ready
to Obtain a University Degree? [0.0]
大学教育におけるChatGPTの効果を評価する。
コンピュータサイエンスの高等教育は、ChatGPTのようなツールにどのように適応すべきかについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T14:27:37Z) - Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver? [113.22611481694825]
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクをゼロショットで実行できることを実証している。
近年、ChatGPTのデビューは自然言語処理(NLP)コミュニティから大きな注目を集めている。
ChatGPTが多くのNLPタスクをゼロショットで実行できるジェネラリストモデルとして機能するかどうかはまだ分かっていない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-08T09:44:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。